Scientific and technological performances (e.g., patents and publications) made through R&D play a pivotal role for national economic growth. National governments encourage academia-industry cooperation and thereby pursue continuous development of science technology and innovation. Increasing R&D-related investments and manpower are crucial for national industrial development, but evidence of poor performance in business performance, efficiency, and effectiveness has recently been found in Korea. This study evaluates performance efficiency of the 6T sector (Information Technology, Bio Technology, Nano Technology, Space Technology, Environment Technology, Culture Technology), which is considered a high-potential promising industry for the next generation growth and currently occupies two thirds of the national R&D projects. The study measures the relative efficiency of R&D in a comparative perspective by employing the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The result reveals overall low efficiency in basic R&D (0.2112), applied R&D (0.2083), development R&D (0.2638), and others (0.0641), confirming that economic performance and efficiency were relatively poor compared to production efficiency. Efficient R&D needs policy makers to create strategies that can increase overall efficiency by improving productivity performance and quality while increasing economic performance.

본 연구는 기술혁신형 중소기업의 연구개발 활동 효율성을 산업 간 비교하여 개선방안을 제시한다. 연구표본은 2008년부터 2011년까지 기술보증기금의 기술평가보증을 받은 6,708개 기업이다. 투입변수는 기술인력수준과 연구개발투자, 산출변수는 특허출원과 시제품제작실적이다. 효율성은 DEA 모형으로 측정하며, 산업별 개별측정하는 간접비교를 수행한다. 그 결과로 최적의 규모수익을 판단하는 기술효율성(CCR)은 0.19, 최적의 투입분배 를 판단하는 순수기술효율성(BCC)은 0.70, 최적의 산출규모를 판단하는 규모효율성(SE)은 0.30으로 나타났다. 산업유형으로 살펴보면, 중·저급기술산업군은 규모효율성이 낮아서 연구 성과 확대가 요구되고, 고급·첨단기술산업은 순수기술효율성이 낮아서 투입요소 관리가 필요 하다. 산업 전반에 규모의 비효율이 크므로 연구성과 관리를 통한 규모의 확대가 이뤄져야 하며, 이를 위한 연구인력과 투자비의 분배가 병행되어야 효율성이 향상될 것이다. 본 연구 는 우리나라 기술혁신형 중소기업에서 연구개발의 비효율성 원인이 규모에 있다는 것을 기 술보증기금의 기술평가자료로 규명한 것이 특징이다.

In this study, the factors affecting the efficiency of 48 projects of private R&D institutes were analyzed using the Tobit model. Influencing factors were selected as open R&D network size, IT industry, interaction between R&D network size and IT industry, and type of R&D network cooperation. As a result of Tobit analysis, the R&D network size, the IT industry, and the type of R&D network cooperation were found to be significant. The larger the open R&D network size, the lower the efficiency, and the IT industry showed lower R&D efficiency than other industries. In addition, cooperation with universities and research institutes showed lower R&D efficiency than cooperation with companies. As a result of these studies, companies will be able to select and focus on cooperation with the outside in relations and investment allocation.

Korea’s R&D investment has significantly increased in recent years and the quantitative outputs such as number of papers and patents have also increased with the investment. However, the quality of R&D outputs has not been fully addressed. In particular, quality of technical performance, such as the quality of patents, has attracted little attention. In this paper, a Data Envelopment Analysis (DEA) method was used to construct models for efficiency analysis of R&D investment, focused on quality of technical performance. Indices were proposed to analyze the quantitative and qualitative efficiencies of R&D investment. In order to effectively analyze R&D efficiencies, the measurement units of the input and output variables were standardized. Based on cases of livestock quarantine R&D projects of Korea, the quantitative and qualitative efficiencies of national R&D projects were analyzed and factors that would influence R&D efficiencies were identified. This paper suggests that both quantitative and qualitative efficiencies should be considered when measuring R&D efficiency. Also, it is recommended to carefully consider the characteristics of R&D projects during project selection stage.

완제품 제조업 중심의 성장을 진행한 한국경제는 소재부품산업의 경쟁력 강화를 통한 산업고도화를 지향하고 있다. 소재부품산업은 기존 핵심산업의 경쟁력 유지 및 4차 산업혁명 시대에 요구되는 신산업의 육성 측면에서 더욱 주목받고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고, 소재부품산업의 효율적인 R&D를 위한 연구가 매우 부족한 현황이다. 본 연구는 정부의 소재부품기술개발사업 성과 데이터를 기반으로 R&D 효율성 분석과 이에 기업규모 와 협력유형이 미치는 영향에 대하여 탐색적 연구를 진행하였다. 분석결과, 전반적으로 R&D 효율성은 낮은 것으로 나타났으나, 이는 경제적 성과가 반영된 산출변수 설정에 기인한 결과로 판단한다. 중소기업이 주관기관일 경우가 대기업보다 규모 성과가 우수한 것으로 나타났으며, 산학연이 협력할 경우가 그렇지 않은 경우와 비교하여 성과가 저조한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 연구개발 수행기관 및 협력유형에 따른 R&D 성과 창출에 대한 시사점을 제시하였다. 이는 국내 소재부품산업이 당면한 질적 성장을 위한 산업정책 기획, R&D 투자 및 배분 전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.

The external R&D, which includes the adoption of the external technology and knowledge in addition to the internal R&D, is one of important factors for the innovation. Especially for small and medium-sized enterprises(SMEs), the external R&D has been considered as a key factor to carry out the innovation more efficiently due to the limitations of their resources. However, most studies related to external R&D have focused on innovation outputs or outcomes. Only a few studies have explored the impact of external R&D on the innovation efficiency. This study therefore investigates whether the external R&D effects the industry’s innovation efficiency and productivity. On this study, we used Korean manufacturing industry data of SMEs from 2012 to 2014 and employed a global Malmquist productivity analysis technique, which is based on the Data Envelopment Analysis(DEA), to assess the innovation efficiency and productivity. Then, the sectoral patterns of both innovation efficiency and productivity are analyzed with respect to the technological intensity, which is introduced by OECD. We show that the gap of innovation efficiency between external and internal R&D groups has gradually decreased because of the continuous improvement of the external R&D group’s performance, while the external R&D group lag behind the internal R&D. In addition, patterns of the innovation efficiency and productivity change were different depending on the technological intensity, which means that the higher the technological intensity, the greater the effect of external R&D.

본 사례는 공작기계산업의 A사에서 수행한 R&D 개발완료 과제 79건을 대상으로 R&D 효율성을 DEA를 활용하여 분석하고, 그 개선방안을 제시한 것이다. DEA 분석에서투입변수는 R&D 투자비와 연구인력 맨먼스, 산출변수는 개발기간 목표달성률과 예상매출액(5년간)으로 설정하였으며, 표본은 제품, 선행기술, 제어기술로 구분하여 분석하였다. 여기서선행기술은 제품성능을 위한 요소기술과 응용프로그램을 개발하는 것이고 제어기술은 컴퓨터를 토대로 수치제어 프로그램을 설계하는 것이다. 분석결과에 따르면 제품, 제어기술, 선행기술 순으로 효율적으로 운영되고 있어 선행기술의 효율성이 가장 낮았다. 그 이유는 선행기술의 불학실성에 기인한다. 선행기술은 개발목표를 정하기 어렵고 개발계획도 수립하기 어렵다. 심지어 운영하는 과정에도 환경변화가 영향을 미친다. 투자효율성 분석결과에서 CRS는 제품 34.6%, 선행기술 14.3%, 제어기술 38.9%이다. IRS는 제품 53.8%, 선행기술 85.7%, 제어기술 38.9%이다. DRS는 제품 11.5%, 선행기술0%, 제어기술 22.2%이다. 전체적으로 본 사례는 과다투입보다는 과소투입이 문제가 되고 있다. 이는 R&D 투자 부족을 의미한다. 주목할 부분은 기업의 미래 경쟁력이 될 수 있는 응용기술에 대한 과소투입이 심각하다는 것이다. 비효율적 DMU의 효율적 운영을 위해서는 최적의 투입량을 관리해야하며, 이것은 준거집단과의 비교를 통해 구할 수 있다.

Recently, nanotechnology has grown as one of the leading science technology along with other converging technologies such as biology, information, medicine etc., bringing the continuous investment of the government in nano-related field. However, it is difficult to measure and evaluate the performance of the national research and development programs because of the multidimensional character of the expected outcomes. This study aims to measuring efficiency of the national nanotechnology research and development programs using DEA model. The decision making units are nine nano-related ministries including the Ministry of Science, ICT and Future Planning. The input variables are total expenditure, number of the programs and average expenditure per program. The output variables are science, technology and economic indicator, and the combination of these outputs are respectively measured as seven different DEA cases. The Ministry of Science, ICT and Future was the first efficient ministry in total technical efficiency. Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs and the Ministry of Food and Drug Safety were efficient in pure technical efficiency, when the Ministry of Commerce Industry and Energy took the first in the scale efficiency. The program efficiency was affected by organizational characteristics such as the institution’s scale, the concentration of the research paper or the patent, technology transfer or the commercialization. The result of this study could be utilized in development of the policy in the nanotechnology and the related field. Furthermore, it could be applied for the modification of expenditure management or the adjustment of the research and development programs’ input and output scale for each ministry.

The government expands its investment on R&D programs for economic growth, thus there is growing attention on the result of R&D Programs. This study proposes more improved measuring method for efficiency when the number of R&D programs is not enough to be for measuring efficiency analysis. It provides more various application method of factors on efficiency analysis. This study analyzes the influence of each input factor on efficiency by using partial efficiency concept. And it also determines input factors in similar influence throughout Spearman correlation coefficient. Finally, it suggests new method to improve discriminatory power of efficiency analysis by determining representative factors. Also, the proposed method can be practiced not only for national R&D programs, but also for other fields of research.

The government expands its investment on R&D programs for economic growth, thus there are growing attention on the result of R&D programs. However, our existing research is in the circumstance of only measuring efficiency, but not reflecting unique characteristics of R&D programs. In this study, it provides more developed method for efficiency analysis in national R&D programs by using partial efficiency concept and measuring influence of input factors. It analyzes the influence of each input factor on efficiency by using partial efficiency concept. And it also determines input factors in similar influence throughout Spearman correlation coefficient. Finally, it suggests new method to improve discriminatory power of efficiency analysis by determining representative factors.

중소기업 R&D지원은 정책적으로 매우 중요하며 예산 또한 매년 증가하고 있다. 본 연구에서는 중소기업 R&D지원에 대한 성과를 종합적이고 체계적으로 분석할 수 있는 새로운 성과분석 방법을 제안하며 이 모델을 기반으로 중소기업청의 대표적인 R&D지원사업에 대하여 실증분석하였다. 중소기업 R&D지원사업의 성과는 시차(time-lag)를 두고 발생하는데 이때, 단기적인 성과를 효율성, 중․장기적인 성과를 효과성으로 측정하였다. 효율성과 효과성을 나타내는 지표는 과거 선행연구를 기반으로 선정했으며 분석대상 사업별 사업목적, 취지, 내용 등의 특성을 반영하기 위해 지표별 가중치를 도출하였다. 이렇게 효율성과 효과성의 최종 점수가 도출되고 각 사업별 성과의 차이를 통계 검정하였다.분석 결과, 중소기업청의 5개 R&D지원사업의 효율성은 통계적으로 유의한 차이를 나타냈으며 효과성은 통계적으로 차이가 없었다. 효율성 점수는 전반적으로 낮게 나타나며 효과성 점수는 보통이상으로 높은 수준을 보였다. 중소기업청의 R&D지원사업은 대체로 단기적인 성과인 효율성이 낮아 R&D수행상의 비효율을 초래하는 것으로 나타나는 반면, 중․장기적인 효과성에 대한 기대는 높아 R&D수행을 통한 사회경제적 파급효과는 클 것으로 예상된다. 그러나 효율성이 개선되지 않고는 지속적인 성과를 기대하기 힘들기 때문에 이에 대한 정책적 노력이 필요하다.

농업 R&D 투자의 연구생산성 변화에 대한 기여도를 분석 하기 위해 비모수적 방법인 자료포락분석법을 이용하고 기술 효율성 변화와 기술수준 변화를 계측해 생산성 변화요인을 확 인하는 맘퀴스트 생산성지수 분석방법을 적용하였다. 분석에 이용된 자료는 2007년부터 2011년까지 5개년간 국립원예특작 과학원에서 수행한 연구과제의 연구비와 그 연구의 결과로 생 성된 논문 (SCI, 비SCI), 산업재산권 출원, 영농활용, 정책제안, 품종육성 등 6개의 성과물을 대상으로 하였다. 투입요소는 국 립원예특작과학원에서 수행한 연구비 총액이고, 산출요소는 6 개의 성과물을 기준으로 하여 분석하였다. 불변규모(CRS)를 가정한 후에 자료포락분석법을 이용해 거 리함수를 계산한 결과 영농활용이 1.000으로 가장 효율적인 성과로 분석되었고, 비SCI논문이 0.671, SCI논문이 0.343, 품 종육성이 0.301, 정책제안이 0.288, 산업재산권이 0.251 순으 로 분석되었다. 이러한 결과로 판단해 볼 때 연구성과 효율성 을 향상시키기 위해서는 연구과제 특성에 따른 목표설정 및 재원배분, 인력, 시설, 장비 등의 추가적인 투자가 필요하다. 거리함수를 이용해 맘퀴스트 생산성지수를 도출한 결과 2007년부터 2011년까지 5개년간 원예특용작물분야 농업 R&D 투자로 인한 연구성과의 생산성은 연평균 17.5%가 향상되었 다. SCI논문이 39.4%로 가장 높은 생산성 증가율을 나타냈으 며, 산업재산권 출원이 27.8%, 정책제안이 17.4%, 영농활용이 16.8%, 품종육성이 6.3%, 비SCI논문이 1.1%의 성장률을 나타 냈다. 표본기간 동안의 기술효율성의 연평균 변화율은 0.6%로 나타났고, 기술수준의 변화는 16.8% 향상한 결과를 보여주고 있다. 또한 기술효율성 변화의 두 요소인 순수효율성과 규모 효율성 변화는 불변규모를 가정한 관계로 규모효율성의 변화 가 없어 기술효율성의 변화는 순수효율성 변화와 동일한 값을 보여주고 있다. 결과적으로 5개년간 국립원예특작과학원에 투자한 농업 R&D는 17.5%의 생산성 향상을 가져왔고, 연평균 성장률에 대한 기여가 0.6%인 기술효율성 변화보다는 16.8%인 기술수 준의 변화가 더 큰 기여를 하였다. 이는 원예특용작물분야 농 업 R&D 투자로 인한 성과의 생산성 향상에 기술효율성의 개 선보다는 기술진보가 훨씬 큰 기여를 하였다는 것을 보여주는 것으로서 개별 연구성과의 효율성 개선보다는 연구능력 향상, 우수인력 유치, 시설 확대 등 기술혁신을 일으킬 수 있는 요 소에 대한 투자가 우선되어야 하며, 생산성 향상을 유도하는 투자가 지속적으로 이루어져야 함을 의미한다. 다만 본 연구에서는 R&D 투자 시점부터 연구성과가 발생하기까지의 시차와 개별 연구성과에 대한 투자규모가 다른 점을 고려하지 않았으며 향후 추가적인 연구가 필요함을 밝 혀둔다.

본 연구는 BSC의 성공적 구축과 활용에 있어 최근 변화하는 경영환경에 적절하게 대응하고, 기업의 경영활동에서 비재무적 요소가 차지하는 중요성을 감안하여 무형적자원의 대표적 요소인 R&D 지출과 관련하여 BSC의 KPI를 개발하고, 개발된 지표의 효용성을 실증분석을 통해 검정하고자 하였다. 본 연구를 통해 BSC의 KPI로써 개발된 PEI(Patent Efficiency Index)는 R&D 지출과 R&D의 output 개념인 특허와의 상관성을 고려하여 특허의 효율성 측면에서 만들어 졌으며, 기존의 R&D관련 KPI가 가진 문제점을 해결하고, R&D 성과측정에 관한 새로운 KPI개발을 시도 하였다는 점에서 연구적 의의가 있다고 하겠다. 또한 지표의 효용성에 대한 실증분석 결과, 논문의 관심변수인 PEI는 종속변수인 기업경영성과의 대용치로 나타내어진 ROA(총자산이 익률)과 토빈Q에 각각 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 그동안 기존 연구들에서 많은 관심을 가져왔던 R&D 지출보다 R&D의 성과측정지표로서의 설명력이 더 높은 것으로 나타났다. 이상 결과를 통해 개발된 PEI는 기존의 R&D 지출이 기업성과에 미치는 영향을 설명하는데 있어 설명하지 못하는 추가적인 설명력을 가진다고 할 수 있다. 나아가 이 지표를 통해 기업이 얼마나 효율적인 R&D 활동을 하고 있는지 알 수 있으며, 이는 기업의 R&D 활동의 효율성이 높을 때 기업의 가치나 성과가 높아진다는 것을 시사한다. 본 연구는 기업의 R&D 지출과 기업경영성과 간의 관련성을 특허와 R&D 지출의 효율적인 측면을 측정한 PEI를 통하여 직접적으로 입증함으로써 기존의 R&D 비용 외에 기업의 기업경영성과를 가늠하고 판단할 수 있는 중요한 지표로 쓰일 수 있다는 것을 규명할 수 있을것으로 기대된다.

The current environment of technological and competitive changes influences not only the business R&D environment but also government driven national R&D strategies. Open innovation has now become an important paradigm that is replacing the outdated paradigm of closed innovation. Many companies and nations have been increasing R&D investment because R&D has been considered a driving force for national and corporate competitive advantage. The purpose of this paper is to evaluate and compare the performance of R&D focused on open innovation according to scientific and technological outputs which is based on paper publications, patents and etc. Comparisons should not be only based on the quantity but also on the quality of the output. This paper shows that it is possible to develop DEA models that utilize the Analytical Hierarchical Process in order to transform the qualitative index into a quantitative index. Hence, the relative efficiency for R&D organizations is obtained based on both quantity and quality outputs and subsequently provides comprehensive and realistic methods for decision makers to identify levels of project efficiency.